Публикации по теме 'logistic-regression'


Как развернуть модель логистической регрессии на GCP
Взгляд инсайдера на логистическую регрессию и как развернуть модель логистической регрессии в GCP в качестве пакетного прогноза… За последние два десятилетия машинное обучение стало одной из опор информационных технологий и, следовательно, довольно центральной, хотя обычно скрытой, частью нашей жизни. В связи с тем, что объем доступных данных постоянно растет, есть все основания полагать, что интеллектуальный анализ данных станет еще более широко распространенным в качестве необходимого..
.......и вот опять…… 😊😄😆
.......и вот опять…… 😊😄😆 Это наша пятая суббота из 16. Мы вставляем камни в золото. Слава Богу. Gen pix Мы узнали о логистической регрессии с помощью мышления нейронной сети, чтобы отточить наши интуитивные представления о глубоком обучении. По сути, мы построили общую архитектуру частотного логарифма. Мы также знаем, как инициализировать параметры, начиная с нулевой инициализации (однако это не рекомендуется), вычисляя функцию потерь и функцию стоимости на заданной частоте...
Бинарная классификация с использованием логистической регрессии и визуализаций
Как визуализировать набор данных с помощью Seaborn? как создать модель машинного обучения с помощью логистической регрессии? Сила хорошей визуализации. Введение В этом руководстве мы создадим проект бинарной классификации, который диагностирует, есть ли у пациента диабет или нет. Мы сделаем это двумя способами: 1. используя только визуализацию диаграммы рассеяния и 2. используя один из популярных алгоритмов машинного обучения — логистическую регрессию . В конце я сравню..
Логистическая регрессия
Логистическая регрессия является хорошо известным алгоритмом классификации. Он предсказывает вероятность того, что определенный экземпляр принадлежит определенному классу, например, какова вероятность того, что электронное письмо является спамом. Такой классификатор называется бинарным классификатором. Оценка вероятностей Подобно линейной регрессии, логистическая регрессия вычисляет взвешенную сумму входных признаков, но вместо прямого вывода результатов она выводит логистику..
Логистическая регрессия
Логистическая регрессия — это статистическая модель, которая используется для бинарной классификации. Это тип регрессионного анализа, который предсказывает вероятность возникновения события на основе взаимосвязи между событием и одной или несколькими независимыми переменными. Цель логистической регрессии — найти наиболее подходящую модель для описания связи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. В модели логистической регрессии зависимая переменная —..
Логистическая регрессия с PyTorch
Введение в применение логистической регрессии для двоичной классификации с использованием PyTorch. Бинарная логистическая регрессия используется для классификации двух линейно разделимых групп. Это предположение о линейной разделимости делает логистическую регрессию чрезвычайно быстрой и мощной для простых задач машинного обучения. Пример линейно разделяемых данных, для которых мы будем выполнять логистическую регрессию, показан ниже: Вот линейно разделимые группы: Красный..
Машинное обучение на Databricks  — часть 2: эксперименты по моделированию
Код, обсуждаемый в этом посте, доступен по адресу: https://github.com/opsabarsec/titanic_on_databricks Заранее небольшая заметка для новичков в Data Science или просто для людей, которые думают, что Deep Learning = Magic. Лучшие данные, более умная разработка функций превзойдут лучший алгоритм 9–0. Наука о данных изучает данные, а не модели. Но, сказав это, экспериментирование с несколькими моделями и отслеживание результатов — типичная задача современных специалистов по данным...